Добавить столбец в Data Frame в Apache Spark 1.3

Возможно ли, и что было бы самым эффективным аккуратным методом для добавления столбца в Data Frame?

Более конкретно, столбец может служить идентификаторами строк для существующего кадра данных.

В упрощенном случае, читая файл, а не токенизируя его, я могу думать о чем-то, как показано ниже (в Scala), но он завершается с ошибками (в строке 3), и в любом случае это не похоже на лучшее маршрут возможен:

var dataDF = sc.textFile("path/file").toDF() 
val rowDF = sc.parallelize(1 to DataDF.count().toInt).toDF("ID") 
dataDF = dataDF.withColumn("ID", rowDF("ID"))

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Прошло некоторое время с тех пор, как я опубликовал вопрос, и, похоже, некоторые другие люди тоже хотели бы получить ответ. Ниже я нашел.

Таким образом, первоначальная задача состояла в том, чтобы добавить столбец с идентификаторами строк (в основном, последовательность 1 to numRows) к любому кадру данных, поэтому порядок/присутствие строк можно отслеживать (например, при выборе). Это может быть достигнуто чем-то в этом направлении:

sqlContext.textFile(file).
zipWithIndex().
map(case(d, i)=>i.toString + delimiter + d).
map(_.split(delimiter)).
map(s=>Row.fromSeq(s.toSeq))

Что касается общего случая добавления любого столбца в любой кадр данных:

"Ближайшим" к этой функциональности в Spark API являются withColumn и withColumnRenamed. Согласно Scala docs, прежний возвращает новый DataFrame, добавляя столбец. По-моему, это немного запутанное и неполное определение. Обе эти функции могут работать только с фреймом данных this, т.е. С учетом двух кадров данных df1 и df2 со столбцом col:

val df = df1.withColumn("newCol", df1("col") + 1) // -- OK
val df = df1.withColumn("newCol", df2("col") + 1) // -- FAIL

Поэтому, если вам не удастся преобразовать столбец существующего фрейма данных в нужную вам форму, вы не можете использовать withColumn или withColumnRenamed для добавления произвольных столбцов (автономных или других кадров данных).

Как уже отмечалось выше, обходным решением может быть использование join - это было бы довольно беспорядочно, хотя это возможно - добавление уникальных ключей, таких как выше, с помощью zipWithIndex к обоим кадрам данных или столбцам, может работать. Хотя эффективность...

Ясно, что добавление столбца в фрейм данных не является простой функциональностью для распределенной среды, и для этого может быть не очень эффективный, аккуратный метод. Но я думаю, что все еще очень важно иметь эту базовую функциональность, даже с предупреждениями о производительности.

Ответ 2

Не уверен, что он работает в искровом свете 1.3, но в искробере 1.5 я использую withColumn:

import sqlContext.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._


df.withColumn("newName",lit("newValue"))

Я использую это, когда мне нужно использовать значение, которое не связано с существующими столбцами блока данных

Это похоже на ответ @NehaM, но проще

Ответ 3

Я получил помощь от ответа сверху. Однако, я считаю, что он неполный, если мы хотим изменить DataFrame, а существующие API немного отличаются от Spark 1.6. zipWithIndex() возвращает a Tuple of (Row, Long), который содержит каждую строку и соответствующий индекс. Мы можем использовать его для создания нового Row в соответствии с нашей потребностью.

val rdd = df.rdd.zipWithIndex()
             .map(indexedRow => Row.fromSeq(indexedRow._2.toString +: indexedRow._1.toSeq))
val newstructure = StructType(Seq(StructField("Row number", StringType, true)).++(df.schema.fields))
sqlContext.createDataFrame(rdd, newstructure ).show

Я надеюсь, что это будет полезно.

Ответ 4

Вы можете использовать row_number с Функция окна, как показано ниже, чтобы получить отдельный идентификатор для каждой строки в фрейме данных.

df.withColumn("ID", row_number() over Window.orderBy("any column name in the dataframe"))

Вы также можете использовать monotonically_increasing_id для того же, что и

df.withColumn("ID", monotonically_increasing_id())

И есть еще другие способы.